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Une institution financière mondiale recherche un Data Ingénieur pour un stage de 6 mois à Paris, à partir de février 2026. Le stagiaire travaillera dans une équipe axée sur les Big Data, participant à des projets liés au P&L. Les responsabilités incluent le développement de fonctionnalités, l'assistance lors de problèmes critiques, et la veille technologique. Cela exige des compétences en programmation (Spark, Scala, Python, SQL) ainsi qu'une aisance en anglais. Le stage offre une indemnité et divers avantages.
Institution financière internationale de premier plan, Natixis Corporate & Investment Banking met à disposition des entreprises, institutions financières, fonds d’investissement, agences souveraines et supranationales une palette de services en conseil, investment banking, financements, banque commerciale et sur les marchés de capitaux.
Ses équipes d’experts, présentes dans environ 30 pays, conseillent les clients sur leur développement stratégique en les accompagnant dans le développement et la transformation de leurs activités tout en maximisant leur impact positif. Natixis Corporate & Investment Banking s’engage sur un alignement de son portefeuille de financements sur une trajectoire de neutralité carbone d’ici à 2050, tout en aidant ses clients à réduire l’impact environnemental de leur activité.
Natixis Corporate & Investment Banking fait partie du Groupe BPCE, deuxième groupe bancaire en France à travers les réseaux Banque Populaire et Caisse d’Epargne. Elle bénéficie de la puissance financière et des solides notations du Groupe (Standard & Poor's : A+, Moody's : A1, Fitch Ratings : A+, R&I : A+).
Vous rejoignez notre équipe MS PNL (Metrics Services Profit & Loss), qui recherche un Data Ingénieur pour un stage de 6 mois , à partir de février 2026.
Le service, composé d'une dizaine de personnes, correspond aux équipes Big Data travaillant sur le P&L.
En collaboration avec votre tuteur, vos missions principales seront :
En tant que membre de cette équipe, vous participerez à l'amélioration de ces trois périmètres. Les tâches sont très diverses : parfois fonctionnelles dans l'implémentation d'une nouvelle règle métier, parfois techniques pour l'optimisation des processus. Nous apprécierons notamment votre curiosité et votre motivation à prendre des initiatives.
En tant que Top Employer, nous plaçons nos collaborateurs au centre de nos attentions. Des dispositifs de mobilité interne, développement de carrière et de formation vous permettent de grandir et de vous épanouir tout au long de votre parcours.
Vous évoluez dans un environnement de travail inclusif et favorisant le collaboratif qui vous donnera toutes les chances de réussir cette nouvelle mission.
Vous avez également la possibilité de vous engager en faveur de la société et de causes qui vous tiennent à cœur via notre fondation d’entreprise.
Vous bénéficiez d’une indemnité de stage en fonction de votre formation et de votre niveau d’études, également d’un remboursement de votre titre de transport à hauteur de 60 %, d’un jour d’absence autorisé payé pour chaque mois travaillé et de l’accès au restaurant de l’entreprise.
Étudiant de niveau BAC+5 préparant un diplôme (universitaire, d’école de commerce ou d’école d’ingénieur), avec une spécialisation en Data Engineering. Vous disposez de connaissances dans les langages de programmation permettant le calcul distribué (Spark / Scala, Python, SQL, Git, Kubernetes pour les tests). Vous avez un excellent relationnel et une très bonne capacité d’écoute. Vous êtes reconnu pour votre esprit logique, votre rigueur et votre curiosité. Et enfin, vous parlez parfaitement anglais. Vous serez contacté par l’un de nos recruteurs avant de rencontrer nos experts métier, un moment d’échange idéal pour mettre en avant votre personnalité ainsi que votre projet.
* Le salaire de référence se base sur les salaires cibles des leaders du marché dans leurs secteurs correspondants. Il vise à servir de guide pour aider les membres Premium à évaluer les postes vacants et contribuer aux négociations salariales. Le salaire de référence n’est pas fourni directement par l’entreprise et peut pourrait être beaucoup plus élevé ou plus bas.